卷积神经网络入门基础
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 神经网络基础 也可获取。 CNN 卷积神经网络发展史 卷积神经网络（convolutional neural networks, CN...
卷积神经网络CNN入门篇——形成、演变及其应用和影响。
形成 卷积神经网络最初是受到视觉系统的神经机制启发、针对二维形状的识别设计的一种生物物理模型，在平移情况下具有高度的不变形，在缩放和倾斜情况下也具有一定的不变形。这种生物物理模型集成了“感受野”的思想，可以看作一种特殊的多层感知器或者前馈神经网络，具有局部连接、权值共享的特点，其中大量神经元按照一...
深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）
想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念 深度学习入门基础CNN系列——池化...
深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数
想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling）池化是使用某一...
深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念
本篇文章主要讲解卷积神经网络中的感受野和通道的基本概念，适合于准备入门深度学习的小白，也可以在学完深度学习后将其作为温习。如果对卷积计算没有概念的可以看本博主的上篇文章深度学习入门基础CNN系列——卷积计算一、感受野（receptive field）这里先给出概念，感受野：在卷积神经网络CNN中，决...
深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）
填充（padding）在上图中，输入图片尺寸为$3\times3$，输出图片尺寸为$2\times2$，经过一次卷积之后，图片尺寸为$2\times2$，经过一次卷积之后，图片尺寸变小。卷积输出特征图的尺寸计算方法如下（卷积核的高和宽分别为$k_h和k_w$）:$$ H_{out}=H-k_h+1\...
深度学习入门基础CNN系列——卷积计算
卷积计算卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关 （cross-correlation）运算，与数学分析中的卷积定义有所不同，这里跟其他框架和卷积神经网络的教程保持一致，都使用互相关运算作...
基于PaddlePaddle2.x的CNN入门网络的猫狗分类
首先导入必要的包paddle.fluid--->PaddlePaddle深度学习框架os------------->python的模块，可使用该模块对操作系统进行操作# # 导入需要的包 import paddle import numpy as np from PIL import I...
(Tensorflow)手把手CNN入门：手写数字识别
深度学习最令人兴奋的领域之一就是计算机视觉。通过卷积神经网络，我们已经能够创建自动驾驶汽车系统、面部检测系统和自动医学图像分析等等。在本文中，我将向你展示卷积神经网络的基本原理以及如何自己创建一个对手写数字进行分类的系统。 卷积神经网络的功能似乎是人类大脑中生物功能的复制，早在1959年，David...
一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析
定义： 简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Faceboo...
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